Phenomenology (physics)In physics, phenomenology is the application of theoretical physics to experimental data by making quantitative predictions based upon known theories. It is related to the philosophical notion of the same name in that these predictions describe anticipated behaviors for the phenomena in reality. Phenomenology stands in contrast with experimentation in the scientific method, in which the goal of the experiment is to test a scientific hypothesis instead of making predictions.
Philosophie de la physiqueEn philosophie des sciences, la philosophie de la physique étudie les questions fondamentales sous-jacentes à la physique moderne, soit l'étude de la matière et de l'énergie et la façon dont elles interagissent. La philosophie de la physique se penche sur les questions métaphysiques et épistémologiques essentielles que pose la physique : la causalité, le déterminisme, et la nature d'une loi physique.
Algorithme de rechercheEn informatique, un algorithme de recherche est un type d'algorithme qui, pour un domaine, un problème de ce domaine et des critères donnés, retourne en résultat un ensemble de solutions répondant au problème. Supposons que l'ensemble de ses entrées soit divisible en sous-ensemble, par rapport à un critère donné, qui peut être, par exemple, une relation d'ordre. De façon générale, un tel algorithme vérifie un certain nombre de ces entrées et retourne en sortie une ou plusieurs des entrées visées.
PharmacocinétiqueLa , parfois désignée sous le nom de « l'ADME » (voir plus loin) et qui suit la phase biopharmaceutique, a pour but d'étudier le devenir d'une substance active contenue dans un médicament après son administration dans l'organisme. Elle comprend, après la phase biopharmaceutique précédant le premier passage trans-membranaire, quatre grandes étapes : Absorption (A) ; Distribution (D) ; Métabolisme (M) ; Excrétion du principe actif et de ses métabolites (E).
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
LabVIEWLabVIEW (contraction de Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) est le cœur d’une plate-forme de conception de systèmes de mesure et de contrôle, fondée sur un environnement de développement graphique de National Instruments. Le langage graphique utilisé dans cette plate-forme est appelé « G ». Créé à l’origine sur Apple Macintosh en 1986, LabVIEW est utilisé principalement pour la mesure par acquisition de données, pour le contrôle d’instruments et pour l’automatisme industriel.
MATLABMATLAB (« matrix laboratory ») est un langage de script émulé par un environnement de développement du même nom ; il est utilisé à des fins de calcul numérique. Développé par la société The MathWorks, MATLAB permet de manipuler des matrices, d'afficher des courbes et des données, de mettre en œuvre des algorithmes, de créer des interfaces utilisateurs, et peut s’interfacer avec d’autres langages comme le C, C++, Java, et Fortran.
Clairance (biologie)La clairance est la capacité d'un tissu, organe ou organisme à éliminer une substance donnée d'un liquide biologique (le sang, la lymphe). La clairance d'une substance est le volume de solution totalement épuré (à concentration constante) de cette substance par unité de temps ; une clairance rénale de pour la créatinine signifie qu'au moment du test, chaque minute, une quantité de créatinine équivalente à celle contenue dans 120 ml de plasma est éliminée par le rein. La clairance d'une substance représente un coefficient d'épuration plasmatique.
Diviser pour régner (informatique)thumb|652x652px|Trois étapes (diviser, régner, combiner) illustrées avec l'algorithme du tri fusion En informatique, diviser pour régner (du latin , divide and conquer en anglais) est une technique algorithmique consistant à : Diviser : découper un problème initial en sous-problèmes ; Régner : résoudre les sous-problèmes (récursivement ou directement s'ils sont assez petits) ; Combiner : calculer une solution au problème initial à partir des solutions des sous-problèmes.
Dynamique moléculaireLa dynamique moléculaire est une technique de simulation numérique permettant de modéliser l'évolution d'un système de particules au cours du temps. Elle est particulièrement utilisée en sciences des matériaux et pour l'étude des molécules organiques, des protéines, de la matière molle et des macromolécules. En pratique, la dynamique moléculaire consiste à simuler le mouvement d'un ensemble de quelques dizaines à quelques milliers de particules dans un certain environnement (température, pression, champ électromagnétique, conditions aux limites.
